作者分享了自己搭建个人远程工作流的经验：通过 Telegram 连接本地 Eagle 资产库和电脑开发工具，实现手机发指令、家里电脑自动执行任务的闭环。作者认为通用 Agent 不适合有固定规矩的本地环境，转而采用任务分流架构：图片归档直接调用 Eagle API，轻量任务用轻量模型，复杂工程交给 CLI 无头模式执行。文章还解决了 Telegram 相册消息拆分、远程唤醒阻塞前台等实际问题，用标准输入传任务、保存会话 ID、文件夹记录状态等细节保证流程稳定，强调 Agent 应安静接入工作流，而非做万能的电子宠物。
本文详细介绍了如何通过 Android 手机远程控制 WSL2 环境，实现随时接管 AI Agent。第一阶段在局域网内配置 WSL SSH 服务、启用 mirrored 网络模式、设置防火墙规则，并使用 Termux 进行 SSH 连接。第二阶段优化长期使用体验，包括配置 SSH 密钥免密登录、使用 tmux 保持会话持久化、简化登录命令为 ssh wsl、创建别名一键接管项目，以及使用 Tailscale 实现跨网络连接。最终手机成为远程 Agent 控制台，可随时恢复 Codex 等开发会话。
作者分享了不用背电脑、仅用手机远程控制Claude Code、Codex等Agent的工作流。通过UU远程低延迟连接，解决了SSH不稳定、切换慢的问题。新功能包括手机端终端与TUI完整支持、多终端并行会话、跨端接管、小窗口挂机看进度、文件传输和CLI脚本化管理多台设备，配合Herdr插件可视化管理Agent状态。作者认为电脑应是工具而非负重，远程桌面、终端、CLI各司其职，极大延伸了AI使用的场景。
这是一篇面向零基础用户的 Hermes Agent 完整教程，分为八个阶段，从安装运行、连接模型与工具网关，到配置 Telegram 等消息通道、赋予工具与记忆能力，再到设计自动化工作流、搭建多 Agent Bot 团队、使用子代理与定时任务，最后覆盖可靠性优化、成本控制、调试与扩展。文章详细对比了本地机器、Hermes Cloud 和 VPS 三种部署方案的优劣，并给出具体命令和配置步骤，帮助读者最终实现 trigger、research、decide、act、save、wait 的全自动多智能体工作流。
作者分享了自己将飞书作为 AI 协作工作台的经验，通过飞书官方 CLI 将多个 AI agent（如 Codex、Qoder CN、Claude Code、Hermes）接入飞书，利用飞书的群聊、任务、文档和知识库功能，实现了从多窗口搬运到共同工作台的转变。文章详细介绍了搭建步骤、实际应用场景（如脑暴、调研、写作、简单开发）、踩过的坑以及个人建议，强调了“入口在飞书，执行在最合适的工具里”的理念。
作者分享了做AI自媒体近一年后每天实际使用的AI工具组合：语音输入用闪电说（接入豆包语音模型）；Agent工具主力是订阅ChatGPT Pro的Codex，国内用腾讯WorkBuddy补位；强调学Git与GitHub管理文件版本；关注CLI工具如飞书CLI、OpenCLI，语音转文字用SiliconFlow和阿里云百炼。还展示了会议内容自动录入知识库的工作流：录音豆同步飞书生成纪要，Codex提取人物、项目和待办写入知识库，并定时生成周报。作者建议从简单场景入手，把少数好用工具用熟并配合起来，形成自己的AI工作系统。
文章介绍了如何向小企业销售托管式 AI 员工的商业模式。通过以招聘“数字员工”而非销售 Agent 为核心，利用 Telegram 群组进行交付，并通过周价值报告证明 ROI，从而将一次性设置转化为月度订阅收入。
本文是一篇针对 Windows 用户的 Hermes Agent 本地部署教程。作者详细介绍了在 Windows 上利用 WSL2 安装 Hermes Agent 的全过程，包括 WSL2 的安装配置（特别强调选择 Mirrored 网络模式以避坑）、Hermes Agent 的一键脚本安装、模型提供商 API Key 的获取与配置，以及如何连接 Telegram 实现全天候在线。文中还附带了常用命令和常见问题解答，适合新手入门。
文章详细介绍了 Hermes Agent 的会话管理功能。Hermes 将对话视为持久化的会话，支持从 CLI、Telegram、Discord 等多平台恢复。文章阐述了会话作为“工作单元”的重要性，介绍了如何通过 ID 或标题恢复会话、利用分支功能探索不同路径，以及通过命名和整理习惯来优化工作流。
文章介绍了 HeyGen 推出的 CLI 工具，旨在解决 AI Agent 输出仅限于文本（如 Markdown）的痛点，为 Agent 增加一个“可视化层”。通过该工具，Agent 可以直接生成视频内容，例如生成发布摘要、故障汇报或晨间简报。作者还展示了结合 OpenClaw 的个人使用场景，展望了将视觉身份与认知模型结合的未来基础设施。
本文由 Claude Code 创始人 Boris Cherny 及作者团队实战经验总结，介绍了多项提升效率的高级技巧。核心包括通过 Chrome 扩展或 Playwright MCP 赋予 Claude 验证能力，利用 Git Worktree 实现并行会话，以及使用 /remote-control 实现手机远程遥控电脑编程。此外，文章还详解了 /loop 自动化循环、Hooks 钩子配置、/branch 分支管理等隐藏功能，帮助开发者掌握从入门到进阶的 AI 编程工作流。
文章介绍了作者在飞书开源 CLI 后，利用 AI Agent 平台 OpenClaw 实现了工作流的自动化。作者通过对比 MCP 与 CLI，阐述了 CLI 在工具调用上的优势，并详细演示了如何通过 OpenClaw 一键安装飞书 CLI 并实现自动化建日程、发消息等操作。文章最后探讨了 Agent 时代下工作方式从“操作”到“意图”的根本性重构。
本文深入介绍xAI（文中称SpaceXAI）的Grok Bot如何运作：每个Bot运行在持久化的云端Linux虚拟机上，拥有浏览器、文件系统和终端。核心亮点是'团队化'使用模式——以Chief of Staff为中心，配合各司其职的专家Bot，并由人工审批关键操作。文中以客服事件处理为例：三个Bot（IncidentWatch、Support Bot、IncidentSweep）协作，10分钟内清理204个工单。文章分7部分讲解Bot的组织架构、工程harness、技能与记忆、审批机制及可复制的搭建方案。
